Анализ временных рядов и прогнозирование

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Сведения об авторе

Садовникова Наталья Алексеевна, кандидат экономических наук, доцент, специалист с многолетним опытом работы в системе высшей школы, специализируется на проблемах совершенствования методологии экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов на базе применения традиционных статистических и многомерных математико-статистических методов анализа и прогнозирования статической и динамической информации и особенностей ее прикладного назначения и применения в оценке деловой активности и эффективности функционирования и перспектив развития организационно-правовых структур на различных иерархических уровнях управления, а также в оценке состояния и перспектив развития сегментов рыночной экономики.

В МЭСИ Садовникова Н.А. преподает учебные дисциплины: «Теория статистики», «Анализ временных рядов и прогнозирование», «Основы статистического моделирования», «Количественные методы бизнес-прогноза».

Садовникова Н.А. является автором более 20-ти научных работ и статей в области теории статистики и методологии моделирования и прогнозирования конкретных явлений и процессов в социально-экономической сфере общим объемом более 50 п.л.

Садовникова Н.А. является экспертом по статистике Экспертного Совета МЭСИ, имеет опыт экспертной работы в бизнес-структурах.

СПИСОК НАУЧНЫХ ТРУДОВ к.эк.н. Садовниковой Н.А.

УЧЕБНИКИ

1.Теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996, 28,4 п.л. (7,0 п.л. авторских).

2.Теория статистики (второе издание дополненное и переработанное). – М.: Финансы и статистика, 1998, 35,28 п.л. (8,45 п.л. авторских).

3.Теория статистики (3-е изд-е перераб.). – М.: Финансы и статистика, 1999, 34,3 п.л. (8,18 п.л. авторских).

УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ

1.Практикум по теории статистики. – М.: Финансы и статистика, 1998, 25,5 п.л. (10,8 п.л. авторских).

2.Теория статистики. Учебно-практическое пособие. – М.: Изд-во МЭСИ, 1998, 32,5 п.л. (8,41 п.л. авторских).

3.Задачи и упражнения по курсу «Теория статистики». Часть 1, 2, 3. – М.: Изд-во МЭ-

СИ, 1999, 7,08 п.л. (2,71 п.л. авторских).

4.Курс лекций по теории статистики. – М.: Изд-во МЭСИ, 1999, 7,5 п.л. (1,93 п.л. авторских).

5.Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Изд-во МЭСИ (находится в печати), 2000, 6,0 п.л. (3,0 п.л. авторских).

НАУЧНЫЕ СТАТЬИ

1.Особенности прогнозирования в строительстве // Проблемы статистической методологии насовременномэтапе. Сб. науч. тр. – М.: Изд-воМЭСИ, 1988, 0,24 п.л.

2.Моделирование рентабельности строительной продукции // Методологические проблемы статистического исследования социально-экономического потенциала. Сб. на-

уч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1989, 0,32 п.л.

142

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

3.О предварительном анализе исходных данных // Методология моделирования социаль- но-экономического потенциала. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1990, 0,24 п.л.

4.Методологические принципы построения системы показателей рентабельности строи- тельно-монтажных работ // Методология комплексного исследования социально-эконо- мического потенциала. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1991, 0,25 п.л.

5.Особенности статистической информации в условиях рыночной экономики. // Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1992, 0,32 п.л.

6.О факторах рентабельности строительных организаций // Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1992, 0,4 п.л.

7.Проблемы построения статистических моделей деятельности строительных организаций // Методология анализа, моделирования и прогнозирования статистической информации. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1993, 0,4 п.л.

8.Критерии определения количественных и качественных характеристик статистического анализа органов государственной власти и управления // Вестник государственной службы. – М.: Главное управление по подготовке кадров для государственной службы при Правительстве РФ, 1993, 0,24 п.л.

9.Эвристические методы в анализе неполноты статистической информации // Методология статистического анализа и прогнозирования социально-экономической информации. Сб. науч. тр. – М.: МЭСИ, 1995, 0,25 п.л.

10.Теоретико-методологические аспекты формирования системы показателей института налоговой полиции // Методология статистического анализа и прогнозирования со- циально-экономической информации. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1995, 0,5 п.л.

11.Некоторые программно-методологические аспекты проведения рейтинговых исследований. Методология статистического исследования финансовых и социальноэкономических процессов. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 0,25 п.л.

12.Риски субъектов рыночных отношений: сущность, содержание, принципы и критерии оценки // Методология статистического исследования финансовых и социальноэкономических процессов. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1998, 0,31 п.л.

13.Некоторые программно-методологические аспекты проведения рейтинговых исследований // Маркетинг и анализ рынка. Сб. науч. тр. – М.: Диалог МГУ, 1998, 0,51 п.л.

14.Гипотеза и валидизация в политических исследованиях // Проблемы маркетинга. Сб. науч. тр. – М.: Изд-во МЭСИ, 1999, 0,34 п.л.

15.Валидизация измерений и шкалограммный анализ // Методология статистического исследования финансовых и социально-экономических процессов. Сб., науч. тр. – М.:

МЭСИ, 1999, 0,4 п.л.

143

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

2. Цели, задачи изучения дисциплины

и сферы профессионального применения

Современный этап социально-экономического развития страны выдвигает на первый план задачу оценки состояния и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих, организационно-правовых и производственно-хозяйственных решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования

ивзаимодействия как в границах внутренней, так и внешней среды. В этой связи возрастает роль методологии статистического оценивания состояния, основных тенденций и перспектив развития субъектов рыночных отношений – организационно-правовых структур вне зависимости от отраслевой принадлежности, форм собственности и внутренней структурной градации, то есть возрастает роль анализа числовой информации, представленной в формах статистической, бухгалтерской и других видах отчетности и прогнозирования числовых параметров деятельности фирм, коммерческских банков, страховых компаний, различных сегментов финансового и других рынков с целью определения перспектив их развития и путей принятия наиболее эффективных решений и направлений дальнейшей деятельности.

Дисциплина «Анализ временных рядов и прогнозирование» включает в себя комплексную методологию статистического анализа, моделирования и прогнозирования динамической информации, представленной временными рядами социально-экономических явлений и процессов. В курсе нашло отражение обобщение отечественного и зарубежного опыта использования статистико-математических методов изучения и прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.

Преподавание дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование» строится исходя из требуемого уровня базовой подготовки экономистов по различным специальностям. Конечной целью изучения дисциплины является формирование у будущих специалистов глубоких теоретических знаний методологии и методики анализа временных рядов, статистического моделирования и прогнозирования, и практических навыков по экономико-статистическому анализу состояния и прогнозирования конкретных со- циально-экономических явлений и процессов на основе построения адекватных, и в достаточной степени аппроксимирующих реальные явления и процессы прогностических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования на макро- и микроуровнях.

Роль и место дисциплины в профессиональной подготовке экономистов-статисти- ков определяется ее значительностью в изучении студентами специальных дисциплин. Поэтому, для успешного овладения ею требуется предварительное изучение таких дисциплин как «Теория статистики», «Экономическая информатика и вычислительная техника»

идругих дисциплин.

В ходе изучения дисциплины ставятся задачи научить студентов:

•методологии анализа временных рядов и прогнозирования;

•осуществлять постановку задачи при разработке статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь сложных социально-экономических явлений и процессов, и на их основе строить модели прогноза, оценивать их качество, точность и надежность;

•изучать самостоятельно научную и учебно-методическую литературу по анализу временных рядов и прогнозированию и уметь составлять критические обзоры опубликованных работ;

144

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

•использовать в своей деятельности современные статистико-математические методы и модели для анализа и прогнозирования конкретных социально-экономических явлений и процессов.

Полученные знания являются неотъемлемой составляющей образования современного высококвалифицированного экономиста-аналитика, статистика, маркетолога, менеджера.

Сфера профессионального применения полученных знаний обширна:

—моделирование и прогнозирование технико-экономических показателей отрасли, фирмы, предприятия;

—моделирование и прогнозирование деловой активности и эффективности функционирования организационно-правовой структуры (фирмы, коммерческого банка, страховой компании и так далее);

—анализ, моделирование и прогнозирование конкурентоспособности, технического и социального развития, кадровых ресурсов и кадровой политики, финансовой устойчивости и финансового состояния фирмы;

—моделирование и прогнозирование рынка жилья;

—моделирование мотивов поведения потребителей;

—анализ и прогнозирование товарной структуры рынка;

—анализ, моделирование и прогнозирование сегментов рынка;

—анализ, моделирование и прогнозирование межфирменной структуры рынка;

—анализ и прогнозирование рекламы в системе маркетинговых коммуникаций;

—моделирование и прогнозирование в системе управления производством;

—внутрифирменное прогнозирование;

—прогнозирование потребности и управления персоналом;

—анализ и прогнозирование внешней и внутренней предпринимательской среды;

—моделирование и прогнозирование финансового состояния, финансовой устойчивости, ликвидности, финансово-хозяйственной деятельности, доходности, кредитоспособности, эффективности использования капитала, показателей платежеспособности, оборотного капитала, финансовых результатов в отраслях сферы товарного обращения, банковских структурах, страховых компаниях, акционерных, малых и других форм организации предприятий;

—анализ и прогнозирование систем имущественного, подотраслей личного и государственного социального страхования;

—анализ, моделирование и прогнозирование показателей деятельности, финансовой устойчивости и деловой активности сегментов фондового рынка, рынка ценных бумаг, биржевых структур;

—анализ, моделирование и прогнозирование надежности и стабильности банковских структур, кредитной политики, эффективности и деловой активности, конкурентоспособности банковских структур;

—моделирование и прогнозирование межбанковского рынка, рынка ценных бумаг, рынков долгосрочного и ипотечного кредитования;

—прогнозирование в социологии;

—прогнозирование в экологии.

145

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

3. Необходимый объем знаний для изучения данной дисциплины

Для успешного изучения данной дисциплины студент должен:

Знать:

•существующие статистико-математические методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании показателей, представленных временными рядами;

•основные принципы статистического моделирования и прогнозирования;

•границы возможностей, предпосылки и область применения статистико-математиче- ских методов при построении статистических моделей прогноза и обеспеченность их программными средствами;

•методику сбора и анализа статистической информации, необходимой для разработки экономико-статистических моделей;

•основные проблемы и направления совершенствования методологии статистического моделирования и прогнозирования в стране и за рубежом.

Уметь:

•осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей структуры, взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений и процессов и на их основе разработку ретроспективных и перспективных прогностических моделей, производить оценку их качества, точности и надежности;

•проводить комплексный экономико-статистический анализ и прогнозировать конкретные социально-экономические явления и процессы с использованием статистических пакетов прикладных программ.

Иметь представление:

•о направлениях развития статистико-математических методов и моделей прогнозирования социально-экономических явлений и процессов;;

•возможных областях применения статистико-математических методов и моделей при исследовании деловой активности и эффективности функционирования субъектов рыночной экономики.

146

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

4.Перечень основных тем

4.1.ТЕМА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА И СТАТИСТИЧЕСКОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ.

Цель изучения: рассмотреть основные понятия, категории и классификации временных рядов и статистических моделей, и статистического анализа, понять сущность, способы расчета и экономическую интерпретацию основных аналитических и средних показателей временного ряда, определить этапы и выделить проблемы построения статистических моделей временных рядов.

Дидактические характеристики Темы 1:

Временные ряды, их характеристика и задачи анализа. Общая схема анализа временных рядов по компонентам ряда. Время как фактор в анализе сложных социальноэкономических явлений.

Статистические модели, их классификация. Место динамических моделей в системе экономико-статистических моделей. Модель как отражение действительности. Соотношение объекта и модели. Основные этапы построения статистических моделей динамики. Проблемы построениямоделей временных рядов.

Статистическая гипотеза в статистическом моделировании. Динамичность и инерционность экономических процессов.

Изучив данную тему, студент должен: Знать:

—основные понятия и классификацию временных рядов;

—сущность и назначение компонент временного ряда и общую схему покомпонентного анализа;

—основные классификации моделей общей теории моделирования и представлять место статистических моделей динамики в общей схеме статистического моделирования;

—основные классификации моделей динамики;

—сущность и содержание основных этапов построения статистических моделей;

—проблемы построения статистических моделей, с выделением специфики моделей временных рядов.

Уметь определять и интерпретировать аналитические и средние показатели временного ряда, использовать их и комбинации этих показателей в анализе тенденций развития конкретных социально-экономических явлений и процессов, разрабатывать программу проведения бизнес-прогноза.

Приобрести и развить навыки анализа динамической информации на базе широкого применения традиционных статистических методов анализа временных рядов.

4.2. При изучении Темы 1 необходимо:

Читать учебник «Теория статистики» под ред. Шмойловой Р.А. – М.: Финансы и статистика, 2000, стр. 334–336, стр. 340–350; учебное пособие «Cтатистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Гранберга А.Г. – М.: Финансы и статистика, 1990,

стр. 7–19.

147

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Выполнить задание 1 « Выявление и анализ основной тенденции временного ряда», п. 2 на стр. 15 Программы и задания для самостоятельной работы студентов по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».

Акцентировать внимание на следующих понятиях: временной ряд, временные ряды абсолютных, относительных и средних величин, интервальные и моментные ряды динамики, одномерные и связные временные ряды, тенденция, тренд, моделирование, модель, общая схема классификации моделей, схема статистического моделирования, классификация статистических моделей в зависимости от уровня моделирования, характера развития объектов во времени, характера используемой информации, статистической информации, этапы построения моделей,основные задачи, решаемые при построении статистических моделей временных рядов, проблемы построения статистических моделей с акцентом на модели временных рядов.

4.3. Для выполнения заданий необходимо:

1.Охарактеризовать исходный временной ряд конкретного социально-экономического явления или процесса на основе существующей классификации;

2.Знать методику расчета и экономической интерпретации основных аналитических и средних показателей временных рядов в различных модификациях ее представления;

3.Охарактеризовать, на основе полученных расчетных значений аналитических и средних показателей динамики, существующие тенденции развития явления или процесса, сделать предположение о форме тренда.

4.4. Для самооценки Темы 1

Необходимо выполнить следующее задание: по данным любого статистического ежегодника выбрать одномерный временной ряд по любому статистическому показателю оценки субъекта экономических отношений и проанализировать его динамику и тенденцию развития согласно условию задания 1.2 Программы и задания для самостоятельной работы студентов по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».

Ответить на вопросы 1, 2, 5, 6 вопросов для самопроверки Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.5. План семинарских и практических занятий по Теме 1

1.Основные понятия и классификации временных рядов с конкретными примерами.

2.Основные понятия и классификации статистических моделей динамики, рассмотренные на конкретных примерах.

3.Расчет и экономическая интерпретация аналитических и средних показателей временного ряда и совокупный экономико-статистический анализ рассматриваемого явления или процесса по схеме, предложенной в задании 1.2 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

4.Рассмотрение и аппробация возможностей применения комбинации аналитических показателей временного ряда в оценке типа существующей тенденции анализируемого на семинаре показателя, характеризующего реальный объект.

5.Выполнить задание 1 п. 2 на стр. 15 Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

148

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1. ТЕМА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Цель изучения: ознакомить и ввести в курс общей теории прогностики на основе изложения понятийного и категорийного аппарата с выделением основных этапов построения и классификаций.

Дидактические характеристики Темы 2:

Предмет статистического прогнозирования. Основные принципы и функции статистического прогнозирования. Прогностика как метод научного познания.

Понятие статистического прогноза. Классификация видов и способов прогнозирования: по сложности, масштабности, степени детерминированности, степени информационного обеспечения, методологии. Этапы построения моделей статистического прогнозирования. Классификация методов и моделей статистического прогнозирования.

Время упреждения.

Надежность прогнозов. Точность прогнозов на основе абсолютных, относительных и средних величин. Оценка точности прогнозов и показатели вариации. Распределение средней квадратической ошибки прогноза. Показатели корреляции в оценке точности статистических прогнозов.

Построение доверительных интервалов. Метод ретроспективного прогноза. Верификация прогнозов.

Изучив данную тему, студент должен: Знать:

—теоретические основы статистического прогнозирования;

—основные понятия и категории, употребляемые в прогностике;

—классификацию прогнозов;

—классификацию метода статистического прогнозирования;

—основные требования выбора метода прогнозирования;

—сущность точечного и интервального прогнозированя;

—краткое изложение и ознакомление с методами прогнозной экстраполяции;

—основные этапы разработки статистических прогнозов;

—требования, предъявляемые к построению статистических моделей временных рядов;

—классификацию объектов прогнозирования;

—методы верификации прогнозов;

—методы оценки точности прогнозов в разрезе абсолютных, относительных и средних показателей;

—иметь представление о совмещенной оценке методов и информационного обеспечения прогнозирования;

—принципы построения ретроспективного прогноза.

Уметь: охарактеризовать объект прогнозирования в соответствии с существующей классификацией, охарактеризовать экономические прогнозы в зависимости от цели прогнозирования, периода упреждения и т.д., выбрать метод прогнозирования с учетом специфики изучаемого объекта и особенностей информационной базы по нему; различать и обосновывать на примерах понятия точности и надежности прогнозов, точечного и интервального прогноза, применять методы верификации прогноза на практике, определять и проводить сравнительный анализ значений различных показателей точности статистиче-

149

РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

ских прогнозов, разрабатывать программу проведения бизнес-прогноза с последующей оценкой его точности и надежности.

Приобрести навыки характеристики объекта прогнозирования, практического применения методов верификации прогнозов при решении конкретных экономических задач, использования показателей точности прогнозных оценок, выбора метода прогнозирования.

4.2. При изучении Темы 2 необходимо:

Читать учебное пособие «Cтатистическое моделирование и прогнозирование», ч. 2, под ред. Рабиновича П.М. – М.: МЭСИ, 1980, стр. 5–14, учебное пособие «Cтатистическое моделирование и прогнозирование» под ред. Гранберга А.Г. – М.: Фи-

нансы и статистика, 1990, стр. 167–175, стр. 198–205.

Выполнить задание 2 – п.6 на стр. 16 и задание 4 п. 2 на стр. 17 Программы и задания для самостоятельной работы студентов по курсу «Анализ временных рядов и прогнозирование».

Акцентировать внимание на следующих понятиях: прогнозирование, предска-

зание, прогноз, прогностика, поисковое прогнозирование, нормативное прогнозирование, классификация прогнозов в зависимости от области применения, сложности, периода упреждения, принцип инерционности, этапы разработки прогнозов, требования к моделям прогнозирования, классификация объектов прогнозирования по масштабности, сложности, степени детерминированности, характеру развития во времени, степени информационного обеспечения, верификация прогнозов, прямая, дублирующая верификация, верификация на основе инверсии, верификация методом «адвоката – дьявола», точность прогноза, уровень неопределенности прогноза, средняя ошибка аппроксимации, средняя квадратическая ошибка прогноза, коэффициент несоответствия, коэффициент качества прогноза, надежность прогноза.

4.3. Для выполнения заданий необходимо:

1.Знать методику ретроспективного прогнозирования;

2.Знать требования выбора метода прогнозирования;

3.Знать методику расчета и возможности применения показателей точности прогноза в разрезе базовых показателей вариации и коэффициентов корреляции;

4.Знать схему расчета различных модификаций коэффициента несоответствия;

5.Уметь провести сравнительный анализ полученных в пп. 3 и 4 результатов оценки точности прогнозов;

6.Знать сущность и возможности применения методов верификации прогнозов.

4.4. Для самооценки Темы 2

Необходимо выполнить на информационной базе, сформированной в задании для самооценки темы 1 задание 2 – п. 6 и задание 4 – п. 2.

Ответить на вопросы 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, и 15 вопросов для самопроверки Программы и задания для самостоятельной работы студентов.

150